Sağlık Bilimlerinde İleri Araştırmalar Dergisi

Sağlık Bilimlerinde İleri Araştırmalar Dergisi

İstanbul Tıp Fakültesi Klinik Nütrisyon ve Mikrobiyota Araştırma Laboratuvarı Bakteriyel Topluluk Analiz Algoritması

Yazarlar: Dlek SEVER KAYA, Bülent SAKA

Cilt 3 , Sayı 3 , 2020 , Sayfalar 157 - 167

Konular:Tıp

Anahtar Kelimeler:16S rRNA,Bağırsak mikrobiyomu,Yeni nesil dizileme

Özet: Amaç:Bu çalışmada, “Bakteriyel Topluluk Analiz Algoritması” oluşturularak 16S ribozomal RNA (rRNA) Amplikon Dizileme (AD) stratejisine dayalı Yeni Nesil Dizileme Teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilen bakteriyel topluluk analizlerinden elde edilen verilerin daha verimli kullanılabilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem:Çalışmamızda, 96 insan bağırsak mikrobiyota örneğinin 16S rRNA genlerinin V3-V4 bölgeleri İllumina MiSeq sistemi kullanılarak çift-sonlu dizileme yöntemiyle dizilenmiştir. Biyoinformatik analizler QIIME 2 açık kaynaklı yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. Bulgular:16S rRNA AD koşumundaki 96 örneğin tamamının 16S rRNA V3-V4 bölgeleri başarıyla dizilenmiştir. Çalışmanın sonunda toplam okuma 23.42 M, kümelenme yoğunluğu 883 K/mm2, filtreyi geçen küme yoğunluğu % 92.13, kalite skorları ise > Q30 = % 76,7 olarak tespit edilmiştir. Bu çalışmada elde ettiğimiz veriler ve çalışma sürecinde oluşan tecrübe ve bilgi birikimimiz sonucunda laboratuvarımız tarafından bir Bakteriyel Topluluk Analiz Algoritması oluşturulmuştur. Sonuç:“İstanbul Tıp Fakültesi, Klinik Nütrisyon ve Mikrobiyota Araştırma Laboratuvarı Bakteriyel Topluluk Analiz Algoritması” laboratuvarımızda gerçekleştirdiğimiz çalışmaların aynı standartlarda ve karşılaştırılabilir olması için kullanılacaktır. Bu algoritmanın ülkemizdeki araştırmacılar için bir referans niteliğinde olacağını düşünmekteyiz. Ayrıca farklı merkezlerin bu algoritmayı kullanmaları durumunda elde edilecek veriler laboratuvarımızın verileriyle ve bu protokolü kullanan ülkemizdeki veya Dünyadaki diğer merkezlerin verileriyle karşılaştırılabilir olacaktır. Bu şekilde ülkemizdeki insan bağırsak mikrobiyotası ile ilgili yapılan çalışmaların veriminin ve elde edilen verilerin değerinin arttırılmasına katkıda bulunmayı hedefliyoruz.


ATIFLAR
Atıf Yapan Eserler
Henüz Atıf Yapılmamıştır

KAYNAK GÖSTER
BibTex
KOPYALA
@article{2020, title={İstanbul Tıp Fakültesi Klinik Nütrisyon ve Mikrobiyota Araştırma Laboratuvarı Bakteriyel Topluluk Analiz Algoritması}, volume={3}, number={157–167}, publisher={Sağlık Bilimlerinde İleri Araştırmalar Dergisi}, author={Dlek SEVER KAYA,Bülent SAKA}, year={2020} }
APA
KOPYALA
Dlek SEVER KAYA,Bülent SAKA. (2020). İstanbul Tıp Fakültesi Klinik Nütrisyon ve Mikrobiyota Araştırma Laboratuvarı Bakteriyel Topluluk Analiz Algoritması (Vol. 3). Vol. 3. Sağlık Bilimlerinde İleri Araştırmalar Dergisi.
MLA
KOPYALA
Dlek SEVER KAYA,Bülent SAKA. İstanbul Tıp Fakültesi Klinik Nütrisyon ve Mikrobiyota Araştırma Laboratuvarı Bakteriyel Topluluk Analiz Algoritması. no. 157–167, Sağlık Bilimlerinde İleri Araştırmalar Dergisi, 2020.